المرجحة الطلب التنبؤ - الحركة - متوسط

المتوسط ​​المرجح طرق التنبؤ: إيجابيات وسلبيات مرحبا، أحب مشاركتك. كان يتساءل عما إذا كان يمكن أن تطرح فوثر. نحن نستخدم ساب. في ذلك هناك مجموعة مختارة يمكنك اختيار قبل تشغيل توقعاتك دعا التهيئة. إذا قمت بتحديد هذا الخيار يمكنك الحصول على نتيجة التنبؤ، إذا قمت بتشغيل توقعات مرة أخرى، في نفس الفترة، ولا تحقق التهيئة التغييرات النتيجة. لا أستطيع معرفة ما تقوم به التهيئة. أعني، ماثماتيكالي. أي نتيجة توقع هي الأفضل لحفظها واستخدامها على سبيل المثال. والتغييرات بين الاثنين ليست في الكمية المتوقعة ولكن في ماد وخطأ، والسلامة مخزون وكميات البوليفيين. لست متأكدا مما إذا كنت تستخدم ساب. مرحبا شكرا لشرح ذلك إفيسيانتلي أيضا غ. شكرا مرة أخرى جاسبريت ترك الرد إلغاء الرد حول شمولا بيت أبيلا هو مؤسس شمولا والحرف، كانبان كودي. وقد ساعد الشركات مثل الأمازون، زابوس، باي، باككونتري، وغيرها من خفض التكاليف وتحسين تجربة العملاء. وهو يفعل ذلك من خلال طريقة منهجية لتحديد نقاط الألم التي تؤثر على العملاء والأعمال، ويشجع مشاركة واسعة من الشركات الزميلة لتحسين العمليات الخاصة بهم. هذا الموقع هو مجموعة من تجاربه انه يريد أن أشاطركم. البدء في تنزيل مجاني التنبؤات الطلب في المستقبل بحثت المقالة الأخيرة في هذه السلسلة (يوليو 2006، صفحة 52) التنبؤ بالطلب المستقبلي للمنتجات مع الاستخدام المتكرر. وعلى الرغم من أن التنبؤ المتوسط ​​المرجح أسفر عن نتائج أكثر دقة من مجرد استخدام المتوسط ​​المسجل خلال الأشهر القليلة الماضية، لا يزال هناك خطأ كبير في التنبؤ. لا يزال هناك اختلاف كبير بين توقعاتنا للطلب في المستقبل والاستخدام الفعلي. سوف تستمر هذه المقالة لاستكشاف سبل تحسين دقة التنبؤ. استعراض التوقع المتوسط ​​المرجح يستخدم معظم الموزعين الكهربائيين متوسط ​​التنبؤات البسيطة للتنبؤ بالاستخدام المستقبلي للأصناف المخزونة. على سبيل المثال، قد متوسط ​​الاستخدام المسجل على مدى الأشهر الستة السابقة. هذا يعمل بشكل جيد إذا كانت المنتجات لديها استخدام متسقة إلى حد ما، ولكن العديد من المنتجات تجربة زيادة أو تقليل الاستخدام مع مرور الوقت. المنتجات الأخرى لديها نمط موسمي من الاستخدام، حيث المبيعات هي أعلى عموما خلال أوقات معينة من السنة. بعض المنتجات تشهد ارتفاع طفيف في الاستخدام على مدار السنة. ويسمح لنا التنبؤ المتوسط ​​المرجح بتناول أنماط مختلفة من الاستخدام في حسابات التنبؤات. كل وزن متوسط ​​الوزن يضع الوزن، أو التركيز على تاريخ الاستخدام المسجلة في أشهر سابقة محددة. وهنا مجموعة مشتركة من الأوزان لاستخدامها في حساب الطلب على عنصر غير طبيعي مع زيادة أو انخفاض المبيعات تدريجيا: ضع وزن 3.0 على استخدام سجلت في الفترة الأخيرة. ضع وزن 2.5 على الاستخدام المسجل في الفترة السابقة. ضع وزن 2.0 على الاستخدام المسجل في الفترة السابقة. ضع وزن 1.5 على الاستخدام المسجل في الفترة السابقة. ضع وزن 1.0 على الاستخدام المسجل في الفترة السابقة. يتيح استخدام الجدول 1، المتوسط ​​المرجح للتنبؤ، للمساعدة في فهم كيفية حساب توقعات جوليس لعنصر مع سجل الاستخدام التالي. يتم ضرب كل وزن في استخدام أشهر المقابلة. وينقسم إجمالي التمديد (1،297.5) على الوزن الإجمالي (10) لتحديد توقعاتنا للطلب على يوليو من 129.75 أو 130 قطعة. على الرغم من أن هذا أفضل من التوقعات من 120 قطعة مشتقة من المتوسط ​​في استخدام الأشهر الستة السابقة (148 133 126 110 104 98) 6 120، فإنه لا يزال لا يبدو أن تكون توقعات كبيرة. انظر إلى الرسم البياني للاستخدام على مدى الأشهر الستة السابقة للجدول 1. يتم تمثيل توقعات 130 قطعة من قبل خط أسود صلب. ومن الواضح أن الاستخدام يتزايد بمرور الوقت. وبغض النظر عن مجموعة الأوزان المستخدمة، لا يمكن أن يؤدي أي استخدام سابق في الماضي إلى توقع أكبر من استخدام الأشهر الأعلى. للتنبؤ بأفضل طلب مستقبلي، ضع في الاعتبار العناصر الأربعة للتنبؤات الدقيقة: زيادة أو انخفاض اتجاهات الاستخدام. معلومات تعاونية حول احتياجات مستقبلية محددة من العملاء. الإطار الزمني المناسب أو الأفق للتنبؤ. ويمكن تحديد الاتجاهات من خلال دراسة الاستخدام على مدى الأشهر العديدة الماضية. في الجدول 2، لاحظ الزيادة المستمرة ولكن غير المنتظمة في الاستخدام على مدى الأشهر الأربعة الماضية. ويبلغ متوسط ​​الزيادة في الاستخدام خلال الأشهر الأربعة الماضية 10.5 في المائة (14.5 5.6 11.3) 3 10.5. لتطبيق عامل الاتجاه هذا، مضاعفة نتائج صيغة المتوسط ​​المرجح للتنبؤ (130) بمقدار 1.105، مما يؤدي إلى توقع 144 قطعة. ويوضح الجدول 3 تسوية الزيادة التي شهدتها خلال الأشهر القليلة الماضية. يرجى ملاحظة اثنين من المبادئ التوجيهية في تطبيق عوامل الاتجاه إلى الصيغ المتوقعة: في معظم الحالات، لا ينبغي تطبيق عوامل الاتجاه ما لم يتفق الاستخدام المتزايد أو المتناقص على مدى ثلاث أو أربع فترات الجرد. وينبغي عادة توجيه انتباه المشتري أو مخطط المخزون قبل تطبيقه إلى أي عامل محسوب للاتجاه أكبر من 100 في المائة (مضاعفة في الاستخدام). ويشار إلى عوامل الاتجاه التي يمكن تحديدها من خلال دراسة تاريخ الاستخدام الماضي كعوامل الاتجاه الداخلي. ولكن قد لا تنعكس الاتجاهات الأخرى في تاريخ الاستخدام الماضي. في ما يلي ثلاثة أمثلة: قد تقدر إدارة التسويق أن مبيعات البنود في خط معين من المنتجات ستزيد بنسبة 15 في المائة. قد يرجع ذلك إلى جهد مبيعات جديد أو تغيير في الاقتصاد أو زيادة العملاء الحاليين في قطاع الأعمال أو منافس يغادر السوق أو سبب آخر. قد تتوقع انخفاض في استخدام 10 في المئة بسبب منافس جديد يدخل السوق أو زيادة في أسعار الفائدة. عوامل الطقس مثل درجات الحرارة القصوى أو هطول الأمطار قد يسبب الاستخدام لزيادة أو نقصان. ويشار إلى هذه العوامل على أنها عوامل اتجاه خارجية لأن المعلومات الخاصة بها تأتي من خارج مؤسستك: ملاحظاتك الخاصة بالسوق في السوق أو الأخبار المالية في ورقة محلية أو الإنترنت أو توقعات الطقس أو بعض المصادر الأخرى. عوامل الاتجاه الخارجي غالبا ما تؤثر على خط إنتاج كامل أو جميع المنتجات في فرع، ولكن يتم احتساب عوامل الاتجاه الداخلي للعناصر الفردية. وعادة ما يتم تحديد عوامل الاتجاه الخارجي عن طريق الملاحظة. وهذا يعني أن مندوبي المبيعات أو المشترين يلاحظون تغييرا كبيرا في الاستخدام والبدء في البحث عن سبب. من المهم تسجيل هذه الملاحظات ومعرفة ما إذا كانت تحدث مرة أخرى في المستقبل. لاحظ التأثير المحدد لكل عامل خارجي في كل مرة يؤثر فيها على التوقعات. على سبيل المثال، هل زادت المبيعات فعليا بنسبة 15 في المئة المتوقعة عندما غادر أحد المنافسين السوق أم كان 12 في المئة ستكون النتائج بمثابة دليل في تطبيق عامل محدد في التوقعات المستقبلية. تساعد التنبؤات الدقيقة على تحقيق الهدف المتمثل في إدارة المخزون بشكل فعال: لتلبية أو تجاوز توقعات العملاء من توفر المنتج مع كمية كل بند من شأنه تحقيق أقصى قدر من الأرباح الصافية. وستستعرض المادة التالية العناصر المتبقية للتنبؤات الدقيقة: التقديرات التعاونية وأفق التنبؤ. وفي هذه الأثناء، إذا كانت لديك أية أسئلة محددة، فيرجى إبلاغي بها. مع أكثر من 36 عاما من الخبرة، جون شكريبيدر هو رئيس إدارة المخزون الفعال شركة كوبيل، تكساس، وهي شركة استشارية مخصصة لمساعدة الموزعين تعظيم الإنتاجية والربحية من استثماراتهم في المخزون المخزون. شريبفيدر هو مؤلف صدر مؤخرا تحقيق إدارة المخزون الفعال الطبعة الثالثة. الاتصال شريبفيدر في (972) 304-3325 أو جونس إفكتيفينفينتوري. منذ الأجهزة النقالة هي شائعة جدا في حياتنا الشخصية، ونحن نتوقع نفس الوظيفة في حياتنا العمل. وقد أصبح هذا تحديا للموزعين. على وجه الخصوص، العديد من الموزعين تشهد ارتفاع التوقعات بين عملائها للحصول على خدمة أسرع وأفضل، أينما همداشور زبائنهم على أساس. لتلبية هذه التوقعات، تحتاج إلى التأكد من أن إمبلويسمداشوهيرفر هم أمداشكان الوصول إلى نظام عملك، والتواصل بسرعة وكفاءة مع العملاء والموظفين في مواقع أخرى. مقاربات أكثر تنبؤا من معظم التقنيات الكمية حساب توقعات الطلب كمتوسط ​​من الطلب الماضي. وفيما يلي أهم تقنيات التنبؤ بالطلب. طريقة المتوسط ​​البسيط: يؤخذ متوسط ​​بسيط للمطالب التي تحدث في جميع الفترات الزمنية السابقة على أنها توقعات الطلب للفترة التالية في هذه الطريقة. (المثال 1) طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيط: في هذه الطريقة، يؤخذ متوسط ​​الطلبات من عدة فترات حديثة على أنها توقعات الطلب للفترة التالية. يتم اختيار عدد الفترات السابقة لاستخدامها في الحسابات في البداية ويتم الاحتفاظ بها ثابتة (مثل المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 فترات). (المثال 2) طريقة المتوسط ​​المتحرك المرجح: في هذه الطريقة، يتم تعيين الأوزان غير المتساوية على بيانات الطلب السابقة مع حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط كتوقعات الطلب للفترة الزمنية القادمة. عادة ما يتم تعيين معظم البيانات الأخيرة أعلى عامل الوزن. (المثال 3) طريقة التجانس الأسي: في هذه الطريقة، يتم تعيين الأوزان في ترتيب أسي. وتقلل أوزان الترجيح أضعافا مضاعفة من أحدث بيانات الطلب إلى بيانات الطلب القديمة. (مثال 4) طريقة تحليل الانحدار: في هذه الطريقة، يتم استخدام بيانات الطلب السابقة لإنشاء علاقة وظيفية بين متغيرين. ويعرف أحد المتغيرات أو يفترض أنه معروف ويستخدم في التنبؤ بقيمة متغير غير معروف آخر (أي الطلب). (المثال 5) خطأ في التنبؤ بالخطأ في التنبؤ ليس سوى الفرق الرقمي في الطلب المتوقع والطلب الفعلي. ماد (متوسط ​​الانحراف المطلق) والتحيز هما مقياسان يستخدمان لتقييم دقة الطلب المتوقع. وتجدر الإشارة إلى أن ماد تعبر عن حجم الخطأ ولكن ليس اتجاهه.